多输入多输出系统特征模发射最小化误码率优化功率分配

在多输入多输出系统特征模发射设计中,基于最小化误码率准则优化发射功率分配问题没有简单的闭式解,求解方法有通用优化算法(如内点法)和Q函数契尔诺夫近似功率分配法.前者计算量大且不能理论分析,而后者只能获得近似功率分配解.文中将此约束优化问题的解用W主分支函数表示,将其转化为求解关于W函数的问题,提出了W函数求解法.利用W函数的简单求解算法,所提出方法能获得更精确的优化功率分配解.数值模拟结果也显示,该方法获得了较其他求解方法更低的系统误码率.     

IRS辅助认知无线携能通信网络的发射功率最小化算法

智能反射平面（IRS）和认知无线携能通信技术被视为是提高能量效率和频谱利用率的潜在关键技术。文中研究了基于非线性能量采集模型的IRS辅助认知无线携能通信网络,其中次用户发射机同时给多个次用户接收机发送信息和能量,每个次用户接收机采用功率分割方式实现信息解码与能量采集,目的是通过联合优化次用户发射机的波束成形矢量、次用户接收机的功率分割系数以及IRS相移使次用户发射机的发射功率最小化。为了保证次用户发射机的信息与能量传输效率并限制次用户发射机对主用户接收机的同频干扰,考虑次用户接收机具有最小信干噪比约束、最小能量采集约束与功率分割系数约束,次用户发射机对主用户接收机有最大干扰功率值约束,以及IRS具有反射相移约束。所构建的问题属于非凸的二次约束二次规划问题,并且优化变量之间高度耦合,难以求解。文中提出一种基于半正定松弛法和连续秩一约束松弛法的交替优化算法进行高效求解。为了降低复杂度,进一步提出一种基于IRS分组的低复杂度优化算法。仿真结果表明,与几种基准算法相比,所提算法能够有效降低次用户发射机的发射功率。     

全双工双向中继系统的功率分配方案

提出了最大化系统的频谱效率(SE)和能量效率(EE)两种功率分配方案.EE优化问题用迭代算法求解,首先运用分式规划的方法把优化问题转变成易求解的非分式优化问题,然后运用Dinkelbach算法求得用户节点的最佳功率,再运用一维搜索求得最佳中继放大系数,最后利用迭代算法求得EE最大值.SE优化问题同样用迭代算法求解.仿真结果显示,针对不同目标函数的两种功率分配方案分别提高了系统的EE和SE,同时迭代算法能够快速收敛获得最优解.     

无线能量传输中继选择与发送功率分配方案

为了最大化无线能量传输全双工多中继系统的传输速率,提出一种利用中继采集能量并进行中继选择和发送功率分配方案。首先在最好最差信道和最大调和平均值中继选择基础上,考虑中继自干扰信道能量采集,引入中继节点不同功率约束,提出基于节点功率的最好最差信道中继选择和最大调和平均值中继选择方案;然后联合源节点两阶段发送功率分配进行优化求解,给出优化问题解耦后的两步次优解方案,求解出功率分配参数的理论次优值;最后推导得出所提最优中继选择方法的中断概率。仿真结果表明,所提出的中继选择方案比随机选择中继的容量性能在系统中继个数为5时提高了30%以上;与中继选择等功率分配方案相比,所提分配方案的系统容量提升了10%以上,中断概率在发送信噪比为15 dB时下降了16%。     

干扰温度约束下的最优源功率控制与协作波束成形

文中研究在主用户干扰温度约束下,如何优化认知源节点发送功率以及认知中继波束成形权值来最大化认知目的节点的信噪比.信噪比最大化问题被转化为广义Rayleigh商问题,最优中继波束成形权值等于相关信道系数与源节点发送功率构成的矩阵的最大特征值所对应的特征向量.文中考虑了严格与宽松两种干扰温度约束,对于严格约束,给出了最优源节点发送功率与中继波束成形权值的解析解;对于宽松约束,推导了包含最优源发送功率的一个紧缩区间,并在该区间内使用基于最速下降的梯度方法有效计算最优解.     

移动基站无线传感器网络参数的选取优化

针对已有研究只讨论r<相似文献   

能量采集双向衬底式认知中继网络中断性能分析

针对具有硬件损伤的能量受限网络传输效率低、生存周期短的问题,提出了基于硬件损伤模型和多天线能量信标(PB)辅助能量采集的衬底式双向认知中继网络模型。次网络节点发射功率由采集自多天线PB的射频信号能量和多主接收端的干扰约束共同决定。推导了次网络在瑞利分块衰落信道下中断概率的精确和渐近闭合解。理论分析和蒙特卡洛仿真结果表明:随着PB天线数目和发射功率、主网络干扰约束和能量转换效率的增加,次网络中断概率减小;随着主接收节点数目、次网络节点硬件损伤水平以及PB与次网络间距离的增大,次网络中断概率提高。     

无线多跳网络中SVC视频流传输的分布式优化方法

针对无线多跳网络承载多媒体服务所面临的可扩展性、能量有效性和服务质量保证的挑战,研究了多个可伸缩编码（scalable video coding,SVC）视频流在无线多跳网络中传输的分布式跨层优化问题.在分析网络资源分配约束和SVC视频内容自适应模型的基础上,把SVC视频的传输问题表达为一个视频质量和网络功率消耗的跨层权衡优化问题.基于对偶问题的可分解性和次梯度求解方法,提出了一个可分布式实现的SVC视频优化传输算法.该分布式算法避免了控制开销的全网传播,通过节点的局部信息交换和独立解决相应子问题,达到底层资源分配和上层SVC视频传输内容选择的最优匹配.仿真结果表明该算法可以快速收敛到最优解,并能实现SVC视频的平均传输质量和网络总功率消耗的最优权衡.     

移动边缘计算中分布式的设备发射功率优化算法

针对大规模移动边缘计算网络架构中的用户设备计算卸载时所需的通信和计算资源难以协同优化的问题,提出了一种基于马尔可夫近似的分布式发射功率优化算法。基于香农定理和链路传输特性,将用户功率最小化策略建模成组合优化模型,通过Log-Sum-Exp函数将目标模型转化为最小权重配置的近似问题;针对该近似问题,提出了马尔可夫状态跳转的规则和分布式的设备自调节机制以实现高效求解。实验结果表明:与随机优化算法相比,该算法的系统用户设备发射总功率优化效果提升了78.5%,在给定场景下,穷举搜索最优解的计算复杂度可达410,而该算法仅需要迭代优化130次即可逼近最优解,能够有效减少通信和计算时延,确保发射功率的调整结果快速向最优目标收敛。     

时延服务质量约束下的高能效功率分配算法

为了在保障系统Qo S的同时提高系统的能量效率,以有效容量与功耗的比值作为优化目标,研究了时延Qo S约束下认知OFDMA系统中的高能效功率分配问题.为了保护主用户传输不受次用户传输的影响,对次用户的发射功率和次用户对主用户的干扰进行了约束.由于原优化问题为非线性分式规划问题,很难对其进行直接求解.为便于求解,首先通过引入变量将原优化问题转化为易于处理的一维优化问题和传统的有效容量最大化问题,然后采用黄金分割法对上述等效问题进行求解,最后提出了一种迭代的高能效功率分配算法.实验结果表明,与传统的有效容量最大化算法相比,提出的算法能够有效地提高系统的能量效率.     

约束Chebyshev逼近及在FIR滤波器设计中的应用

考虑了一类约束Chebyshev逼近问题 ,应用序列无约束优化技术证明了最佳逼近三角多项式具有的特征性质 ,并提出求解最佳逼近多项式的一种具有良好数字特性的实用算法 .作为约束Chebyshev逼近的应用 ,考虑了一类约束FIR滤波器的设计问题 ,设计例子表明了最佳逼近三角多项式求解算法的有效性 .     

新的拉格朗日乘子方法

对于约束优化问题,提出一类新的结合Fischer-Burmeister非线性互补(NCP)函数的增广拉格朗日函数,它的无约束极小解对应于原约束问题(NLP)的解及其乘子;同时提出相对应的拉格朗日乘子方法.该方法可实现并具有全局收敛性.     

微分方程在约束优化中的应用

本文提出求解一般约束优化问题的一种新方法,对具等式和不等式约束的非线性规划问题,可通过数值积分来寻找具有二次收敛速度的局部最优解。给出的例子表明了本算法是有效的。     

约束DC优化的双束法及对偶问题

针对带有凸不等式约束的非光滑DC优化问题,提出了一种基于罚函数的凸约束DC优化问题双束法,同时也刻画了双束法子问题的对偶问题;首先,利用L_1精确罚技巧把凸约束DC优化问题转化成无约束DC优化问题,便于直接对目标函数进行DC分解,然后分别建立了增广目标函数DC分量的凸分段线性近似模型,最后利用Lagrange函数得到了原问题和对偶问题最优解之间的等价关系,说明了利用对偶问题求解搜索方向的可行性和有效性。     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率研究

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法复杂度低。     

Improved Dual Algorithm for Constrained Optimization Problems

One class of effective methods for the optimization problem with inequality constraints are to transform the problem to a unconstrained optimization problem by constructing a smooth potential function. In this paper, we modifies a dual algorithm for constrained optimization problems and establishes a corresponding improved dual algorithm; It is proved that the improved dual algorithm has the local Q-superlinear convergence; Finally, we performed numerical experimentation using the improved dual algorithm for many constrained optimization problems, the numerical results are reported to show that it is valid in practical computation.     

协作通信系统中继功率分配算法的研究

研究了协作通信系统中功率分配的问题,主要研究了固定放大转发协议下单中继系统的功率分配.首先对系统的误码率进行了推导并以最小化系统的误码率为目标对优化问题进行了定义;其次引入惩罚因子将有约束的最小误码率优化问题转化为无约束优化问题进而建立新的目标函数;最后提出了人工鱼群和粒子群相结合的算法对系统优化问题进行了求解.仿真结果表明所提算法提升了系统的性能并降低了计算复杂度.     

无约束极值条件的一个证法

无约束极值条件是最优化理论的重要组成部分，在理论上和实践上都有重要意义，约束问题的最优性条件是它的逻辑推广，解约束最优化问题的一种策略是解一系列无约束问题。本文首先介绍Ｒａｙｌｅｉｇｈ商定理，然后利用Ｒａｙｌｅｉｇｈ商定理给出无约束极值条件新的严格证明。这种方法比已有证法更简明，对那些不熟悉序列极限理论的读者，在学习和掌握最优化理论方面，有一定的实际意义。     

时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应

就时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应问题进行了研究.利用原对偶方法将带有约束的智能电网优化问题转化为一个无约束的优化问题同时提出相应的求解算法.该算法允许不同发电机之间采用异构常数步长进行更新,同时给出了算法的收敛速度.理论推导表明文中所提出的算法能以线性收敛的速度达到该问题的最优解.     

不光滑凸函数的下降算法

给出一个易在计算机上实现的极小化凸不光滑函数的下降算法，在目标函数下有界的条件下，证明了算法的全局收敛性；此外还把算法推广到约束凸规划问题，得到了与无约束问题同样的收敛结果，如果约束是线性的，则算法是数值可行的。和已有的下降算法相比，该算法具有更好的适应性。